Studie vergleicht die Verbreitung von H1N1 und COVID-19 in Ballungsräumen in den USA

Forscher des öffentlichen Gesundheitswesens an der Mailman School of Public Health der Columbia University rekonstruierten mithilfe von Computermodellen, wie sich die H1N1-Grippepandemie 2009 und die COVID-19-Pandemie 2020 in den USA entwickelten. Die Ergebnisse verdeutlichen die rasche Ausbreitung pandemischer Atemwegserreger und die Herausforderungen einer frühzeitigen Eindämmung von Ausbrüchen. Die Studie, veröffentlicht in der Zeitschrift Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaftenist der erste, der die räumliche Übertragung der letzten beiden Atemwegspandemien in den USA auf großstädtischer Ebene umfassend vergleicht.

In den USA war die H1N1-Grippepandemie 2009 für 274.304 Krankenhausaufenthalte und 12.469 Todesfälle verantwortlich, und die COVID-19-Pandemie 2020 hat bisher zu 1,2 Millionen bestätigten Todesfällen geführt.

Die Forscher wollten die geografische Ausbreitung der beiden Pandemien verstehen, um Strategien zur Verhinderung künftiger Pandemien zu entwickeln. Sie wandten detaillierte Daten zur Dynamik der beiden Infektionskrankheiten auf ein Computermodell an, um ihre Ausbreitung anhand bekannter Muster von Flugreisen und Pendlern sowie potenzieller Superspreading-Ereignisse zu simulieren. Sie konzentrierten sich auf über dreihundert Metropolregionen in den USA

In den Simulationen waren beide Pandemien innerhalb weniger Wochen in den meisten Ballungsräumen weit verbreitet, bevor die Regierung eingriff oder Fälle frühzeitig erkannte. Während die spezifischen Übertragungswege zwischen den Standorten bei den letzten beiden Pandemien unterschiedlich waren, wurde die räumliche Ausdehnung durch mehrere gemeinsame Übertragungszentren wie die Metropolregionen New York und Atlanta vorangetrieben. Ihre Ausbreitung wurde größtenteils durch Flugreisen und nicht durch Pendeln vorangetrieben, obwohl zufällige Dynamiken zu erheblicher Unsicherheit bei den Übertragungswegen führten, was es schwierig macht, in Echtzeit vorherzusagen, wo die Ausbrüche auftreten werden.

Die schnelle und unsichere Ausbreitung der H1N1-Grippe 2009 und der COVID-19-Pandemie 2020 unterstreicht die Herausforderungen für eine rechtzeitige Erkennung und Kontrolle. Eine Ausweitung der Abwasserüberwachung in Verbindung mit einer wirksamen Infektionskontrolle könnte möglicherweise die anfängliche Ausbreitung künftiger Pandemien verlangsamen.“

Sen Pei, PhD, leitender Autor der Studie, Assistenzprofessor für Umweltgesundheitswissenschaften, Columbia Mailman School

Viele Studien haben auf die Vorteile von Abwasserüberwachungsprogrammen hingewiesen. Die neue Studie unterstreicht weiter den Nutzen einer Ausweitung der Abwasserüberwachung für die Pandemievorsorge.

Über die Rekonstruktion der historischen Ausbreitung der letzten beiden Pandemien hinaus bietet die Studie auch einen verallgemeinerbaren Rahmen, um frühe epidemische Dynamiken abzuleiten, die auf andere Krankheitserreger angewendet werden können. Während Mobilität, insbesondere Flugreisen, ein wesentlicher Treiber der Pandemieausbreitung ist, weisen die Forscher darauf hin, dass auch andere Faktoren eine Rolle spielen, darunter die Bevölkerungsstruktur der Gemeinde, Schulpläne, Winterferien und Wetterbedingungen.

Der Erstautor der Studie ist Renquan Zhang von der Dalian University of Technology, Dalian, China. Weitere Autoren sind Rui Deng und Sitong Liu, Dalian University of Technology; Qing Yao und Jeffrey Shaman, Columbia University; Bryan T. Grenfell, Princeton; und Cécile Viboud, National Institutes of Health.

Seit mehr als einem Jahrzehnt haben Jeffrey Shaman und Kollegen, darunter Sen Pei, Methoden entwickelt und verfeinert, um die Ausbreitung von Infektionskrankheiten, darunter Grippe, COVID-19 und andere, zu verstehen und zu simulieren. Ihre Echtzeitprognosen prognostizieren die Geschwindigkeit und geografische Ausbreitung eines Ausbruchs sowie den Zeitpunkt seines Höhepunkts, um die Reaktionen der öffentlichen Gesundheit zu steuern.

Shaman und die Columbia University geben die teilweise Beteiligung an SK Analytics bekannt. Andere Autoren erklären keine konkurrierenden Interessen.

Diese Studie wurde durch Mittel der National Natural Science Foundation of China (12371516), der US National Science Foundation (DMS-2229605), der Centers for Disease Control and Prevention (U01CK000592, 75D30122C14289), des National Institute of Allergy and Infectious Diseases (R01AI163023), der Princeton Catalysis Initiative, Princeton Precision Health und High Meadows unterstützt Umweltinstitut. Die Ergebnisse und Schlussfolgerungen in diesem Bericht stammen von den Autoren und geben nicht unbedingt die offizielle Position der US-amerikanischen National Institutes of Health, der Centers for Disease Control and Prevention oder des Department of Health and Human Services wieder.

Quellen: